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sourceDocument: オーストラリアの対話型インターフェース
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    - australia

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    - オーストラリアの対話型インターフェース

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    - convint

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    - Platform


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# Amazon Connectの転写を設定

# Amazon Connectの転写を設定 {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Australia
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* 更新日 2026年03月12日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：5分

ソフトフォンを介したエージェントとユーザー間の会話 Amazon Connect 連携の対話型 IVR トランスクリプトとして保存するようにアプリケーションを構成します。

## 始める前に

必要なロール：admin

## このタスクについて

* 音声トランスクリプトは、サードパーティプロバイダーである Amazon Connect によって保存され、音声会話が \[sys_cs_message\] テーブルに投稿されます。
* ユーザーとエージェント間のメッセージはトランスクリプト API によってフェッチされ、会話に添付されます。また、各メッセージの Amazon からの感情スコアは、ユーザーとエージェントの会話の全体的な感情を導き出すために考慮されます。
* Utahからは、進行中の通話の文字起こしされたメッセージをリアルタイムで保持する API を使用して、音声文字起こしをリアルタイムで利用できます。メッセージは、以前の会話履歴 (有効な場合) とともにエージェントワークスペースのチャットパネルに表示され、エージェントが発信者と積極的に会話しているときにエージェントアシストや検索などの機能を活用できるようにします。リアルタイムトランスクリプトにトランスクリプト API を使用する方法の詳細については、「 [音声インタラクションリソース API](https://www.servicenow.com/docs/access?context=voice-interaction-resource-api&version=australia&pubname=australia-api-reference&ft:locale=en-US)」を参照してください。

  現在までに、トランザクション量、約 500 万発言/日/顧客に対して許容可能なパフォーマンスを確保しています。

  また、音声通話に関連するすべての詳細を sn_openframe_phone_log テーブルではなく標準 CI テーブル (会話テーブルやインタラクションテーブルなど) に保存するようにシステムも更新しました。
{#setup-amzn-transcription-ggl-sentiment__ul_jdj_ryv_xtb}

## 手順

1. AWS コンソールで Amazon Connect インスタンスページを開きます。
2. \[アナリティクスツール\] ページに移動し、\[コンタクトレンズを有効化\] をクリックします。
3. \[Save (保存)\] をクリックします。
4. 移動先 データストレージ通話記録 をクリックし、\[ 編集\] をクリックします。
5. 通話記録 ページで、 通話記録を有効にする を選択します。  
   通話記録を有効にするには、\[ 新しい S3 バケットの作成 (推奨)\] を選択して新しい S3 バケットを作成するか、\[ 既存の S3 バケットを選択\] を選択して既存の S3 バケットを使用します。  
   注:  
   この手順では、既存の S3 バケットを使用してトランスクリプトを作成する方法について説明します。
6. ドロップダウンから既存の S3 バ ケットの名前を選択し 、\[ 保存\] をクリックします。
7. \[通話記録\] セクションの \[データストレージ\] ページから S3 バケット名をコピーします。
8. 移動先 AWS Lambda機能 次に、SN_CI_CC_ProcessRequest 関数名を選択します。
9. \[ Add trigger \] をクリックし、\[ Select a source \] ドロップダウンから \[ S3 \] を選択します。
10. \[ バケット\] ドロップダウンに、コピーしたバケット名を貼り付けます。
11. 確認チェックボックスをオンにして 、\[追加\] をクリックします。
12. Google 感情分析を構成します。
    1. ServiceNowインスタンスにログインし、次に移動します: すべてシステムアプリケーション利用可能なすべてのアプリケーションすべて.
    2. フィルター基準と検索バーを使用して感情分析 (com.glide.cs.sentiment) アプリケーションを検索し、\[ インストール\] をクリックします。
    3. Amazon Connect のメッセージングチャネルレコードの \[感情分析の有効化\] チェックボックスをオンにして、ServiceNowインスタンスで感情分析を有効にします。
    4. Google 感情分析 API の接続を作成します。  
       * Google Cloud および Cloud Natural Language API でサービスアカウントを作成します。詳細については、「<https://cloud.google.com/natural-language/docs/sentiment-analysis-gcloud>」を参照してください。
       * JSON ファイルをダウンロードし、JAVA キーストア証明書を作成します。詳細については、「[Java KeyStore 証明書の作成](https://www.servicenow.com/docs/access?context=create-jks-google&version=australia&pubname=australia-platform-administration&ft:locale=en-US)」を参照してください
       * 移動先 ワークフロースタジオ接続Google 感情分析.
       * JSON および生成された .jks ファイルを使用して、次のフィールドを設定します。
       * \[ 認証トークンの取得\] をクリックします。

       {#setup-amzn-transcription-ggl-sentiment__ul_awb_z3f_ytb}  
       注:  
       以前に共有された接続の詳細は、個人の Google サービスアカウントに関連付けられています。新しいアカウントを設定して JSON キーファイルを取得するには、 [Google ドキュメント](https://cloud.google.com/natural-language/docs/sentiment-analysis-gcloud)を参照してください。  
       この JSON キーファイルを取得すると、次のコードを使用して .jks ファイルを生成できます。

           createJKS() { 

             cd $(dirname $1)  

             cat $1 | jq -r .private_key > GCPNaturalLanguage_pk.pem;

             kid=$(cat $1 | jq -r .private_key_id); 

             cert_url=$(cat $1 | jq -r .client_x509_cert_url); 

             curl ${cert_url} | jq -r --arg jq_kid "$kid" '.[$jq_kid]' > GCPNaturalLanguage_cert.pem; 

             openssl pkcs12 -export -in GCPNaturalLanguage_cert.pem -inkey GCPNaturalLanguage_pk.pem -certfile GCPNaturalLanguage_cert.pem -out GCPNaturalLanguage_pkcs12.p12; 

             keytool -importkeystore -srckeystore GCPNaturalLanguage_pkcs12.p12 -srcstoretype pkcs12 -destkeystore GCPNaturalLanguage.jks -deststoretype JKS 

           } 

           createJKS /Users/firstname.lastname/git/ServiceAccountKey/core-period-341405-9e1ed1673139.json (Path of JSON Key)

    {#setup-amzn-transcription-ggl-sentiment__substeps_sr4_vff_ytb}